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Enregistrement W2953186189 · doi:10.1007/s11420-019-09691-1

Clinical Outcomes and Quality of Literature Addressing Glenohumeral Internal Rotation Deficit: A Systematic Review

2019· review· en· W2953186189 sur OpenAlexaff
Jacob M. Kirsch, Neil K. Bakshi, Olufemi R. Ayeni, Moin Khan, Asheesh Bedi

Notice bibliographique

RevueHSS Journal® The Musculoskeletal Journal of Hospital for Special Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINESports medicineSystematic reviewEvidence-based medicinePhysical therapyWeb of scienceInternal rotationOrthopedic surgeryMeta-analysisAlternative medicineInternal medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glenohumeral internal rotation deficit (GIRD) can negatively impact shoulder function particularly in the throwing athlete. QUESTIONS/PURPOSE: This study aimed to systematically evaluate recent trends in clinical outcomes and quality of published evidence pertaining to GIRD. METHODS: A systematic review was performed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. PubMed, MEDLINE, PubMed Central, and Embase were searched from January 1, 2011, through April 23, 2017, for all articles evaluating GIRD. Two reviewers independently screened articles for eligibility and extracted data for analysis. RESULTS: = 64) of included studies were level-III to level-V evidence, with no level-I study performed during the study period. Eighty-five percent of studies were either epidemiologic, review, or imaging articles, and only 12% were clinical studies. Significant variability in the clinical definition of GIRD was identified. All studies evaluating non-operative management of GIRD demonstrated significant improvements in internal rotation of the affected extremity. CONCLUSION: Current trends in GIRD-related literature demonstrate limited focus on clinical, therapeutic, or patient-reported outcomes and mostly consist of low-level evidence. There is a lack of consensus in the literature on what clinically constitutes GIRD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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